困扰当今国际交通领域的三大难题：交通安全、交通堵塞以及环境污染,其中尤其以交通安全问题最为严重。研究表明,采用智能交通技术提高道路管理水平后,每年仅交通事故死亡人数就可以减少30%以上。汽车辅助驾驶系统的开发得到了越来越多人都的关注。车道线的检测系统就是汽车辅助驾驶系统的一部分。它是后续的车道保持辅助、偏离车道警告、换道辅助等功能的基础,帮助确保驾驶员在车辆驾驶的过程中操作更加便捷,更加安全。本文是以车道线的检测作为研究目标,围绕这一目标设计出相应的检测算法,能够快速有效的从彩色道路图片中将车道线检测出来。车道线的检测过程主要分为五个大的部分,分别为目标粗提取,提取边缘线信息,Hough变换检测直线,直线型车道线检测和虚线型车道线检测。其中目标粗提取中选用了图像感兴趣区域的选定,色彩空间模型的变换,在V值的灰度图中选择迭代阈值法对图像进行初步分割,得到包含我们所需的目标的二值图,其中也包括了大量的背景噪音。比较各个边缘检测算子的效果,选择效果最佳的算子,得到灰度图边缘信息,但是得到的边缘线仍然不完整不封闭,再利用跟踪法得到目标连通域的边缘线。接着对边缘信息进行Hough变换,将有相同斜率的点连成Hough直线,利用闭操作获得封闭的连通域,将闭合的连通域进行极坐标系下角度theta的归类,剔除没有霍夫直线和包含水平或竖直的直线的边缘线,得到实线型车道线,进而得到行车区域,在区域内检测虚线型车道线。本文是在Matlab平台上实现算法设计,从目标粗提取到边缘检测再到Hough变换,对比分析各个部分的实验数据与效果,最终选择出最优的检测算法,确保复杂背景下车道线的正确检测。